数智化视角下审计风险识别及防范策略研究
顾亚芳
作者简介：顾亚芳（1971.5-），女，汉族，江苏武进，硕士，高级会计师，昆山旅游度假区管理委员会 ，研究方向：机关事业单位审计
    【摘要】伴随大数据、人工智能与区块链等数智技术深度融入审计领域，传统审计模式面临全面重构。本研究基于数智化转型背景，系统剖析技术嵌入性风险、数据驱动型风险及治理滞后性风险等新型审计风险特征，在此基础上，提出管理、流程、制度与人才四位一体防范策略：构建融合技术治理的数智审计框架，倡导人机协同审计模式，完善动态监管机制，并推动审计与数据科学双轨认证人才培养体系。研究成果旨在助力审计行业提升风险识别的前瞻性与应对能力，为高质量审计服务提供理论与实务支撑。
    【关键词】数智化审计；审计风险；动态识别；风险防范；技术治理
    引言
    数字化转型过程中，以大数据、云计算和人工智能为代表的新兴数智技术正在对审计领域内外部环境产生重大影响，并对其理论根基和操作路径带来深刻变革，传统依靠随机抽样展开的审计模式正逐渐被全面数据分析所取代，这种转变明显提升了审计工作效率及覆盖面，与此同时也催生出技术内生性、数据依赖性以及制度适配性等新的风险要素，这些风险特征具有较强的复杂性和隐蔽性，进而加大了审计失效的可能性。深入探究数智时代审计风险的新特性及其防控手段，已然成为优化审计效能，守护经济秩序稳定的紧迫任务。本文聚焦风险识别与防控策略，旨在为构建安全高效的智能审计体系提供理论支撑和实践指引。
    一、数智化审计技术分析
    自动化工具与新型数据分析平台的深度融合是驱动数智化审计发展的主要因素。在数智化审计模式下，机器人流程自动化技术被广泛应用于凭证核对、银行对账、发票校验等高频率重复性任务上，能够实现全流程无人化操作，大幅度减少审计所需人力。区块链技术使得交易数据具有不可篡改且全程可追踪的特性，从而提升审计证据的可信度，自然语言处理技术可以智能分析海量的合同文本以及管理层声明等非结构化文本数据，自动提炼出关键条款和异常信号，统一的数据分析平台整合了企业财务系统、业务系统和外部数据源，创建起一个全域数据联系网，支持全景式的风险洞察，给审计决策给予扎实的数据支撑。
    深度学习、 知识图谱等先进分析技术正在改变审计方法体系，异常检测模型依靠高维聚类，离群点识别等算法，准确找出隐藏在大量交易里的舞弊模式，有效捕捉人工难以察觉的微妙偏差。智能审计规则引擎基于预设业务逻辑和监管需求，自动运行复杂规则校验，显著提升风险评估的客观性与一致性，预测性分析模型融合历史审计成果和企业经营指标，主动识别可能存在高风险的领域，实现审计资源的精确投放，这些技术相互配合，重构审计价值链，把传统的抽样审计转变为持续监控，主动预警的智能化审计，形成完整的审计风险治理链条。
    二、数智化技术驱动的审计环境变革
    审计对象的数字化与泛在化是环境变革的核心特征。数智化时代企业运营全面嵌入数字化技术，核心财务信息高度依赖各种信息系统自动形成，交易痕迹广泛存在于电子凭证、业务系统日志以及物联网设备中。业务流程自动化让原始数据从源头直接延伸到前端运营环节，审计目标也从单纯的财务报表信息真实性，扩大到对企业经营决策支持的整个数字化生态系统可靠性的综合判断。社交媒体、用户行为、供应链实时数据等非结构化信息成为审计证据的重要部分，审计对象的边界从传统的财务领域，变成涵盖企业数字化运营全链条、全过程的海量异构数据集合，审计工作面临着数据维度多元化与处理复杂性的双重挑战，亟须构建与之相适应的新型审计范式。
    审计环境的技术依存性大幅改变审计主体能力构成的状况，底层信息基础设施广泛采用云端架构，系统的分布式部署导致了运行逻辑的隐秘化程度提升，复杂的 API接口以及商业智能平台的封闭式构建形成了新型技术黑箱，审计人员不仅需要精通业务逻辑和会计准则，还必须掌握算法运作机理、数据架构的设计思路以及系统权限管理方面的技术能力，使得审计工作的技术难度显著提升，审计主体需同步适应工具使用者的技术应用角色与系统风险监督者的技术治理角色双重定位，技术能力成为新环境下履行审计职责的基础保障。
    三、 数智化审计风险的新特征
    （一）技术嵌入性风险
    新技术嵌入审计流程后伴随高度技术黑箱性和不确定性。核心算法复杂导致决策不可解释，如深度学习模型隐含多层非线性运算，难以回溯错误根源；高度依赖的技术接口或第三方平台如公有云服务出现意外故障或被不当利用；程序逻辑缺陷未能有效识别系统设计缺陷。这类风险使审计结论真实可靠面临实质性挑战，对审计质量和判断公信力构成重要威胁。
    （二）数据驱动型风险
    数智化审计核心依赖于数据质量与完整性，相应风险显著加剧。原始数据在采集传输环节可能遭受有意篡改或意外损坏，如恶意网络攻击、系统存储故障；不同来源数据结构差异带来语义歧义与模型误判。全量数据分析中过度拟合训练数据模式可能掩盖潜在新异常，带来误判风险。数据处理流程中隐私保护不当引发重大合规风险与声誉损害。
    （三）治理滞后性风险
    传统审计规范与监管体系难以匹配技术变革速度。现有标准对人工智能审计程序可靠性验证、算法责任边界认定缺乏具体操作指引；审计数据采集权限、第三方平台使用安全管理存在政策真空；审计主体在技术变革前专业培训滞后影响审计胜任能力，难以形成有效的自我约束机制，制度适应滞后导致风险管控漏洞凸显。
    四、数智化审计风险的防范策略
    （一） 加强管理优化，构建数智化审计治理体系
    构建数智化审计治理体系的关键是战略引领和技术治理的制度性融合，组织架构上设置首席技术审计官职位，直接归入决策层，负责统筹规划技术路线图与伦理规范框架制定工作，保证技术应用和风险控制战略协同一致。在此基础上要设立专门的算法治理委员会，承担关键技术模块全生命周期的管控任务，参与到核心算法设计阶段的审计性评估当中，制定模型验证白皮书以及数据合规使用规程，形成常态化的算法偏差监测与性能再评估机制，同时创建覆盖技术依赖，数据安全以及算法决策的风险评估框架，通过压力测试来模拟极端失效情形，对关键技术组件执行动态的安全分级，从而保证整个数智审计系统具有透明度并具备抗风险韧性。
    数据治理标准化是管理体系落地的关键支撑，需要基于分类分级原则实行差异化数据管控策略，原始数据采集即执行端到端加密与隐私保护措施，流转环节强制实施去标识化处理及访问权限矩阵控制。在算法开发环节嵌入审计性设计规范，确保关键模型参数可追溯、决策逻辑可验证、运算过程可审计，从而提升算法模型的规范化水平。
    （二）推动流程重构，建立人机协同审计模式
    数智化审计流程重构的核心在于构建权责明确的管理协同机制，明确要求技术工具承担数据预处理与标准化风险预警的基础职能，严格限定人工智能在审计结论决策中的辅助角色定位。审计团队必须全程主导核心风险信号的实质验证环节，对异常交易、重大判断等关键领域保留专业决策权，审计项目经理最终对结论承担管理责任。重点建立跨职能联合工作机制，强制规定技术专家与审计人员的并行工作场景，通过定期联席会议对系统性风险开展联合评估。同步部署协同治理平台，实现人工干预指令、参数调整操作等管理行为的全程留痕可追溯，重点保障审计专业人员对技术输出的修改权限与结果否决权。该模式在组织层面确立“以人控技”的管理原则，通过专业审计团队对技术应用的实质监管，确保技术工具仅作为能力延伸载体而非替代主体，最终实现智能化赋能与专业判断治理的有机统一。
    （三） 完善管理制度，强化数智化审计监管框架
    企业内部须率先建立技术适配性的自主监管体系。审计委员会应牵头制定《数智化审计技术应用管理手册》，明确规定三项核心制度：一是技术工具入审审批流程要求所有新引入的智能工具通过可靠性验证测试并提交可解释性评估报告；二是数据治理规范强制实施审计专用数据的分类脱敏标准与加密存储要求；三是算法更新管控制度设立技术审计委员会对涉及重大审计判断的模型变更实施双签核准。同步构建内部技术审计标准，重点涵盖自动化测试覆盖率、算法偏差阈值和异常预警响应时效等质量指标，确保技术应用始终受控于制度框架内。
    运营层面需构建常态化技术治理机制，设立跨部门的技术监管联席会，由内审、IT与风控部门按月评估审计系统运行风险并联合签署技术健康报告；实施“穿透式”审计流程监控机制，利用区块链技术固化审计轨迹的关键决策节点操作日志并设置异常操作自动熔断；建立供应商技术风险传导防控体系，将云服务商、分析工具商纳入企业第三方风险管理库，通过年度尽职调查和中断应急演练验证其连续性保障能力。
    （四）重视复合型人才培养，推行审计与数据科学双向认证
    公司应自上而下统筹规划，组建由审计高管和数据科学专家领衔的项目组，明确该体系为战略发展重点。人力资源部门要联手业务部门和技术部门，一同准确界定“审计数据科学家”所需具备的技能架构，并据此制定阶梯式、强制与选修结合的认证课程与能力标准。在此基础上，加大资源投入，一方面内部选拔审计骨干进行数据科学脱产或半脱产轮训，严格考核编程实践和审计场景建模能力，同时引入具备扎实统计学和计算机背景的人才接受内部审计实务深度培训，确保审计人员在基础理论、实践工具和行业法规上达到认证要求。大力开发融合型实战案例课程，在内部审计系统中构建沙盒环境，使学员直接运用机器学习、NLP等技术分析真实审计数据，并强制要求参与跨学科项目。在机制层面，必须将获取审计能力认证作为审计技术岗位晋升、承担数据驱动审计项目的硬性条件，并配套极具竞争力的专项薪资津贴和清晰技术晋升通道。管理层需定期评估认证人员在项目中的技术应用成效与效率提升价值，以此反哺课程迭代，并通过建立跨职能审计数据创新实验室，持续挖掘审计流程自动化、智能预警等应用场景，确保持证人才的知识结构与公司数字化审计战略深度绑定，最终将双轨认证打造为审计核心竞争力的认证标志。
    五、结语
    数智技术革命为审计行业注入强大动能，也深刻重塑审计风险形态。技术嵌入性、数据驱动型、治理滞后性风险成为核心威胁来源，其复杂隐蔽性远超传统审计风险。高效防范要求系统性治理框架集成构建：管理层需升级数智化审计治理体系；操作流程应重构人机协同审计新模式；制度保障重点强化动态监管规则；人才培养推行审计与数据科学双轨认证机制，从而形成以管理为统领、流程为基础、制度为保障、人才为支撑的全方位防护策略体系。
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